Mô hình Thế giới trong AI: Cuộc tranh luận về Khả năng Hiểu Thực tại của LLM

Cuộc thảo luận về cách các Mô hình Ngôn ngữ Lớn ( LLM ) hiểu và biểu diễn thế giới đã làm dấy lên những tranh luận sôi nổi trong cộng đồng AI. Trong khi các nghiên cứu mới đề xuất các tiêu chí đánh giá những mô hình thế giới này, cộng đồng vẫn đang vật lộn với những câu hỏi cơ bản về bản chất và giới hạn trong khả năng hiểu thực tại của AI.

Bản chất Tự hồi quy của Mô hình Thế giới LLM

Một điểm thảo luận trọng tâm xoay quanh sự khác biệt cơ bản giữa cách LLM và các thực thể sinh học xây dựng hiểu biết về thế giới. Cộng đồng nhấn mạnh rằng LLM xây dựng mô hình của chúng thông qua dự đoán tự hồi quy của văn bản, thay vì thông qua tương tác trực tiếp với thế giới vật lý.

Vấn đề là LLM là một mô hình tự hồi quy - nó cố gắng dự đoán các phần tiếp theo của các mẫu huấn luyện chỉ dựa trên chuỗi từ, và không được tiếp cận với thế giới thực tế đang được mô tả bởi những chuỗi từ đó. Nó không thể mô hình hóa quá trình tạo ra của con người đã tạo ra các mẫu huấn luyện đó bởi vì quá trình tạo ra đó có những đầu vào khác - đầu vào cảm giác.

Nguồn

Ý nghĩa Thực tiễn và Giới hạn

Cộng đồng đã xác định một số khía cạnh thú vị của các mô hình thế giới này:

1. Tích hợp Kiến thức : Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm việc nhúng các mô hình đồ thị kiến thức đã được huấn luyện trước vào kiến trúc transformer, cho thấy kết quả đầy hứa hẹn cho các ứng dụng trong lĩnh vực cụ thể.

2. Tính nhất quán của Mô hình : Việc đánh giá bản đồ đường phố Manhattan cho thấy mặc dù các mô hình có thể tạo ra các biểu diễn có vẻ mạch lạc, chúng thường chứa những lỗi cơ bản và cấu hình vật lý không thể có.

3. Sửa lỗi : Một quan sát thú vị là trong các ứng dụng thực tế, lỗi càng lớn trong mô hình thế giới của LLM, nó càng có xu hướng tự sửa nhanh hơn thông qua tương tác và phản hồi.

Song song với Con người

Cuộc thảo luận đã đưa ra những điểm tương đồng thú vị giữa mô hình thế giới của LLM và nhận thức của con người. Một số thành viên trong cộng đồng chỉ ra rằng mô hình thế giới của con người cũng không hoàn hảo và có thể thiếu nhất quán theo các tiêu chí nghiêm ngặt. Điều này đặt ra câu hỏi về mức độ nhất quán mà chúng ta nên kỳ vọng hoặc yêu cầu từ các hệ thống AI.

Cuộc tranh luận mở rộng đến các cân nhắc triết học về cách tất cả chúng ta xây dựng hiểu biết về thực tại, dù thông qua trải nghiệm cảm giác trực tiếp hay, như trong trường hợp các khái niệm về màu sắc đối với những người như Helen Keller, chỉ thông qua ngôn ngữ và mô tả.

Hướng Phát triển Tương lai

Cộng đồng nhận thấy tiềm năng trong các phương pháp kết hợp, đặc biệt là việc kết hợp LLM với:

• Các bộ mô phỏng vật lý trong quá trình huấn luyện
• Nhúng đồ thị kiến thức
• Môi trường học tập tương tác
• Cơ sở kiến thức chuyên ngành

Những phát triển này cho thấy mặc dù các mô hình thế giới LLM hiện tại có những hạn chế đáng kể, vẫn có những con đường đầy hứa hẹn để cải thiện khả năng hiểu và biểu diễn thực tại của chúng.

Nguồn: Evaluating the World Model Implicit in a Generative Model Nguồn: Hacker News Discussion